开放顶Bessel光束双光子光片显微镜三维病理数据集

数据集获取

源站：https://doi.org/10.5061/dryad.pk0p2ngwn

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
   • 天池: 登录后页面提供直链下载
     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据集大小约 11.10 GB。

数据说明

基于三维（3D）光学显微镜的无损病理学有望通过以高通量方式提供细胞信息，成为传统破坏性苏木精-伊红（H&E）染色玻片病理学的补充。然而，由于成像深度较浅，传统技术仅能提供表面信息。在此，我们开发了用于术中3D病理学的开放式双光子光片显微镜（OT-TP-LSM）。通过扫描无衍射贝塞尔光束生成扩展景深的双光子激发光片，并在组织标本横向平移期间使用相机以最高400帧/秒的速度进行选择性平面成像。收集内源性二次谐波产生信号以额外可视化细胞外基质（ECM）。OT-TP-LSM在包括皮肤、胰腺和前列腺在内的多种人类癌症标本中进行了测试。由于长激发波长和长波长荧光团，实现了高成像深度。细胞和ECM的3D可视化增强了癌症检测能力。

此外，采用无监督深度学习网络将OT-TP-LSM图像转换为虚拟H&E图像。这些虚拟H&E图像展现出与真实图像相似的的组织学特征。OT-TP-LSM通过快速提供三维信息，可能具有在外科手术和活检应用中进行组织病理学检查的潜力。

数据加载示例（图像类）

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。